基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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数据格式转换 数据传输格式转换，用于JSON格式与XML格式数据的互转。 连接参数 数据传输格式转换连接器无需认证，无连接参数。 将JSON格式转换为XML格式 输入参数 需要转换的JSON，相关参数说明请参考表1。 表1 JSON格式转换为XML格式输入参数说明 参数 说明 JSON

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上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题： 用户指南（旧版）

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上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数

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上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数

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数据列数必须与表头列数相同。如：表头有10列数据，非表头数据必须也得有10列。 文件至少包含一列时间序列数据。 系统会自动解析时间数据格式。系统支持的时间格式请参考时间格式。 文件至少包含一列指标数据。系统会自动解析数据格式，将数值类型的数据识别为指标数据。 建议单文件数据行数不要超过1万。当数据量过大，数据的查询、

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文件上传归一化 功能介绍 文件上传归一化 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/fileservice/file/upload 请求参数 表1

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转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“

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、数据场景、数据回放、标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景 数据回放 标注服务 相机 camera - - √ √ 激光雷达

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、数据场景、数据回放、标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景 数据回放 标注服务 相机 camera - - √ √ 激光雷达

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镜像标签数据格式 概念 镜像标签可供给用户对私有镜像进行自定义标记。通过镜像标签，用户可以自由地对私有镜像分类管理。 镜像标签数据格式 tag数据格式： 标签数据规范的格式为“key.value”，新增key为增加标签，否则为修改标签。 当标签数据出现多个小数点时，定义第一个小数

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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动态图数据格式 在大多数实际生活场景中，实体以及关系是动态变化的（如疫情传播网络、转账关系等），这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响，因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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一般图数据格式 在导入图数据之前，您需要了解GES中支持的图数据格式。 GES仅支持载入具有标准 CS V格式的原始图数据，如果您的原始数据并不符合指定的格式，则需要将数据整理为GES支持的格式。 GES支持的图数据格式包含三部分：点文件、边文件以及元数据。 点文件用于存放点数据。 边文件用于存放边数据。

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肢体驱动数据格式如何定义？ MetaStudio肢体驱动数据的前三个为Hips骨骼的Translation信息，按XYZ排列，后接75根骨骼的旋转数据，具体定义如下： 序号 骨骼名称 0 Hips 1 Spine 2 Spine1 3 Spine2 4 Spine3 5 Neck

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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